payamvha/North_RAG huggingface dataset:
مجهزی فراهم نمود و مکان مناسبی را جهت استقرار این تجهیزات فراهم نمود. فرستنده رادیویی. فرستنده رادیویی هسته اصلی تشکیل دهنده رادیوی شهر می‌باشد. این فرستنده امکان ارسال برنامه رادیویی‌های تولیدی را فراهم می‌کند. فرستنده‌های توان پایین می‌توانند با توان ۵ تا ۳۰۰ وات ساخته شوند و حداکثر تا شعاع ۳۰ کیلومتری خود را تحت پوشش قرار دهند. مثلاً فرستنده‌ای که جهت یک شهر نسبتا کوچک پیشنهاد می‌شود، فرستنده FM با قدرت ۲۰ وات است. می‌توان یک تعویض‌کننده‌های خطی یا تقویت‌کننده قدرت را به فرستنده ۲۰ وات اضافه نمود. این
قدرت را به فرستنده ۲۰ وات اضافه نمود. این تقویت‌کننده‌ها با قدرت‌های ۵۰، ۱۰۰، ۲۰۰، ۲۵۰،۳۰۰، ۵۰۰ و حتی ۱۰۰۰ وات نیز وجود دارد. استفاده از تقویت‌کننده‌ها مرقوم به صرفه تر است. فرستنده‌های اف‌ام ۲۰۳۰ معمولاً به AM ترجیح داده می‌شود چرا که: فرستنده AM. ایستگاه‌های AM اولین ایستگاه‌های پخشی بودند که توسعه داده شدند. AM اشاره به مدولاسیون دامنه اینترنتی یک مد برای پخش امواج رادیویی با دامنه‌های مختلف سیگنال حامل در پاسخ به دامنه سیگنال ارسال شده می‌باشد. یکی از مزایای پخش AM استفاده از سیگنال‌های ساده و غیر
از مزایای پخش AM استفاده از سیگنال‌های ساده و غیر پیشرفته‌است که می‌تواند با تجهیزات ساده ( به صدا تبدیل شود) دریافت و آشکار شود. اگر یک سیگنال به اندازه کافی قوی باشد، حتی منبع برق برای آن لازم نیست. رادیوی AM بعضی ایرادات و اشکالات مهم و جدی دارد فرستنده FM. رادیوی FM توسط ادوین اچ آرمسترانگ در سال ۱۹۳۰ به منظور جلوگیری از تداخل ثابت مشکل رادیوی AM اختراع شد که در مقابل تداخل مصونیت داشت. درهمین زمان، کیفیت بهتر امکان قرار گرفتن فضای ایستگاه‌ها را در فواصل بیشتری فراهم کرد. به جای ۱۰ کیلو هرتز فضا، فضای
بیشتری فراهم کرد. به جای ۱۰ کیلو هرتز فضا، فضای آن‌ها ۲۰۰ کیلوهرتز، شد. این مورد قبلاً در تجهیزات صوتی در سال ۱۹۴۰ وجود نداشت، اما این فضاگذاری بین کانالی بیشتر که برای کاهش مشکل سیستم‌های موجود AM استفاده شد. رادیو ماهواره‌ای. پخش‌کننده‌های رادیویی ماهواره ای به آهستگی ایجاد و توسعه یافته‌اند، چون هزینه‌های زیاد ورود به سیستم براساس فضای فرستنده ماهواره‌ها، و محدودیت موجود برای مجوزهای در حوزه ماهواره‌ای، رشد این بازار را محدود کرده‌است. در ایالات متحده آمریکا و کانادا، فقط دو سرویس، رادیوی ماهواره‌ای XM
و کانادا، فقط دو سرویس، رادیوی ماهواره‌ای XM و رادیوی ماهواره‌ای سیروس وجود دارد.
گیش ماهیان از لحاظ اکولوژی و اقتصادی دارای اهمیت می‌باشند و از طرفی گستره بزرگی از گونه‌های گوناگون را تشکیل می‌دهند. در جهان ۱۴۰ گونه شناخته شده است و همگی آبزی هستند و طبق تحقیقاتی که در بررسی این خانواده‌ها بعمل آمده است، این خانواده دارای ۴ زیر خانواده می‌باشند که عبارتند از: Carangini , Naucratini, Trachionotini ,Scomberoidini. در پژوهش‌های انجام شده تعداد گونه‌های این خانواده ۴۵ گونه معرفی شده است. همواره رده‌بندی گونه‌های این خانواده با مشکلاتی همراه بوده است که دلیل آن طیف بزرگ ویژگی‌های این خانواده
است که دلیل آن طیف بزرگ ویژگی‌های این خانواده می‌باشد. بیشتر گونه‌ها به ویژه انواع جوان در مصبها و آب‌های لب شور یافت شده و بعضی نیز اقیانوسی بوده و دور از ساحل زندگی می‌کنند. این خانواده شکارچی و گوشتخوار می‌باشند. و از سخت پوستان و ماهی‌ها تغذیه می‌کنند. بدن آن‌ها متفاوت است از دوکی تا بدنی از دو طرف فشرده دارای دو باله پشتی هستند که ممکن است خار دار باشد و باله پشتی دوم بدون خار باشد. باله مخرجی تا ساقه دمی ادامه می‌یابد در ابتدای باله مخرجی دو خار دیده می‌شود. خط جانبی کامل است. دهان ابتدایی است همگی
می‌شود. خط جانبی کامل است. دهان ابتدایی است همگی تخم‌گذار هستند و همچنین همگی گوشتخوار هستند و گروهی زندگی می‌کنند. بررسی مرفولوژیک و مریستیک به کمک نمودارهای همبستگی بر روی جنس‌های حلوا سیاه (Parastromateus) (۹۶ نمونه)، گیش شکم شیاری (Atropus) (۶۷ نمونه)، گیش می‌گویی (Alepes) (۷۰ نمونه)، سارم (Scomberoides) (۶۹ نمونه)، گیش ریز (Caranx) (۶۲ نمونه)، گیش خال سفید (Carangoides) (۱۰۴ نمونه) و پرستو هندی (Trachionotus) (۶۷ نمونه)، در محدوده زمانی اسفند ماه ۱۳۸۲ تا اواخر بهمن ماه ۱۳۸۳ که به وسیلهٔ تور ترال کف
تا اواخر بهمن ماه ۱۳۸۳ که به وسیلهٔ تور ترال کف کشتی‌ها فردوسی ۱ و لاور ۲ در خلیج فارس جمع‌آوری گردید، انجام گرفت. نتایج نشان داد که نمونه‌ها از هم جدا و متعلق به هفت جنس مختلف می‌باشند و جنس حلوا سیاه به‌طور یقین در این خانواده قرار دارد و رابطه خویشاوندی خود را با این خانواده حفظ نموده است. معرفی برخی از گونه‌های این خانواده:
در فیزیک و مکانیک معادلات همیلتون-ژاکوبی فرمول‌بندی باز هم جدیدتری (پس از قوانین حرکت نیوتن، مکانیک لاگرانژی، و مکانیک همیلتونی) از مکانیک کلاسیک است. فرمول‌بندی. معادله همیلتون-ژاکوبی یک معادلهٔ دیفرانسیل غیر خطی درجهٔ اول با مشتقات جزئی است. formula_1
خلیج سوسون مصبی جزر و مدی و کم‌عمق در مرکز کالیفرنیا، آمریکا می‌باشد. خلیج در سال ۱۸۱۱ بعد از سوسان‌ها، قبیله‌ای بومی در منطقه، نام‌گرفت. در انتهای غربیش، خلیج سوسون توسط تنگه کارکوئینز تغذیه می‌شود که به خلیج سن پابلو، فضای شمالی خلیج سانفرانسیسکو متصل می‌شود.
"برای عملگری در نظریهٔ کنترل، همیلتونیی (نظریه کنترل) را ببینید." در مکانیک کوانتومی، همیلتونین (با نماد "H")، مشاهده‌پذیری است که متناظر با انرژی کل سیستم است. در واقع همیلتونیین عملگر انرژی است و صورت عملگری تابع همیلتونیی در مکانیک کلاسیک است. در فیزیک مقدماتی، معمولاً فرض زیر را در نظر می‌گیرند: در صورتی که همیلتونیی یک عملگر هرمیتی باشد، انرژی عددی حقیقی خواهد بود. معادله شرودینگر. اگر formula_2 حالتی از سیستم در زمان "t" باشد: که در آن formula_3 ثابت پلانک کاهیده‌است. این معادله با عنوان معادله
ثابت پلانک کاهیده‌است. این معادله با عنوان معادله شرودینگر نیز شناخته می‌شود (که حالتی مشابه معادله همیلتونی-ژاکوبی می‌دهد.) معادلات همیلتونیی. مقدار انتظاری همیلتونیی انرژی است که به صورت زیر تعریف می‌شود: = \sum_{nn'} a_{n'}^* a_n \langle n'|H|n \rangle &lt;/math&gt;
هاریلال گاندی پسر ارشد ماهاتما گاندی، رهبر سیاسی و معنوی هندوستان بود. هاریلال گاندی به «عیاشی» و «بی‌بندوباری» شهرت داشت. وی در زمانی که پدرش، به مبارزه با امپراتوری بریتانیا برخاسته بود، به احتکار منسوجات انگلیسی دست زد، اما با پایان جنگ جهانی اول و زیر بار دیون سنگین، ورشکست شد. دوستان مسلمان گاندی به یاری‌اش آمدند و با پرداخت بدهی‌هایش او را رهین منت خود ساختند. هاریلال، به جبران دیونش، به زودی به دین اسلام در آمد و اسم «عبدالله» را برای خود برگزید. اما عبدالله هم به عیاشی و بی‌بندوباری ادامه داد و
اما عبدالله هم به عیاشی و بی‌بندوباری ادامه داد و بعدتر، به اصرار مادرش، دوباره به آیین هندو برگشت.
توسّل به تجدّد مغالطه‌ای است که در آن کسی صرفاً به‌خاطر به‌روز بودن اندیشه یا عملی، شتاب‌زده درستی یا خوبی آن را نتیجه بگیرد. این مغالطه، نقطهٔ مقابل توسّل به سنّت است. در حقیقت، توسّل به سنّت و توسّل به تجدّد که دو امر مخالف هم هستند، هر دو می‌توانند باعث استدلال نادرست و مغالطه شوند. چند نمونه: علی‌اصغر خندان مغالطهٔ سنت‌گریزی را شکلی از مغالطهٔ تجددگرایی می‌داند و آن را اینگونه تعریف می‌کند که «هر عقیدهٔ به یادگار مانده از گذشته مردود است.» کاربرد در تبلیغات و آگهی‌های تجاری. به طور طبیعی، یکی از
در تبلیغات و آگهی‌های تجاری. به طور طبیعی، یکی از زمینه‌هایی که مغالطهٔ توسّل به تجدّد در آن شیوع فراوان دارد، مسئلهٔ آگهی‌های تجاری، تبلیغات و تلاش برای به فروش رساندن هر چه بیشتر کالاهای تازه تولید شده است. تبلیغات چنین وانمود می‌کند که کارخانه‌ها همواره با تولیدات جدید خود، محصولات بهتر و پیشرفته‌تری را به بازار عرضه می‌کنند. پودر لباسشویی جدید، خمیر دندان جدید، خودکار جدید، پارچهٔ جدید و… همه و همه به دلیل جدید بودنشان، خوب و با کیفیت بهتر و بالاتر هستند!
به دلیل گسترش روز افزون ویروس‌ها و کرم‌های رایانه‌ای و همچنین خسارات فراوانی که وارد می‌کنند، لازم است به دنبال روش‌هایی در جهت مقابله با آن‌ها باشیم. در این مقاله ابتدا تعریفی از این برنامه‌ها و نحوهٔ عملکرد برخی از آن‌ها بیان شده و سپس عوامل مؤثر بر سرعت انتشار آن‌ها در شبکه بررسی شده‌است. برای آشنایی بیشتر با نحوه پخش آن‌ها در شبکه، مدل انتشار دو مورد از آن‌ها آورده شده‌است. در انتها روشی خودکار به نام «قرنطینهٔ پویاً را برای مقابله با انتشار در شبکه بیان نمودیم. در این روش با الهام گرفتن از روشهایی که
نمودیم. در این روش با الهام گرفتن از روشهایی که در دنیای واقعی برای کنترل بیماری‌های مسری استفاده می‌شوند راهبردی که بر پایهٔ اصل »قبل از اثبات بی‌گناهی فرض را بر گناهکار بودن بگذار" ارائه می‌کنیم. در صورتی‌که یک میزبان در شبکه رفتاری مشکوک از خود بروز دهد آن را در قرنطینه قرار می‌دهیم و پس از مدت زمان کوتاهی هر چند آن گره به وسیلهٔ بخش امنیتی بازرسی نشده باشد آن را از قرنطینه آزاد می‌کنیم .قرنطینهٔ پویا می‌تواند از سرعت انتشار کرم‌ها بکاهد و زمان مورد نیاز برای برخورد علیه کرم‌ها قبل از اینکه دیر شود را
برای برخورد علیه کرم‌ها قبل از اینکه دیر شود را به ما بدهد. علاوه بر این کرم‌های بیشتری را می‌تواند تشخیص می‌دهد. مقدمه. کرم‌ها برنامه‌های مخربی هستند که می‌توانند خود را در جاهای مختلف سیستم کپی کنند و به‌طور خودگردان و خودکار در شبکه‌ها و از جمله اینترنت منتشر شوند. شیوع کرم اسلامر روی ایسکوئل و نیز سوبیگ در سال‌های اخیر و خسارات فراوانی که بر شبکه‌ها و سیستم‌ها وارد کردند، کارشناسان را بر آن داشت تا راه حل جدی را برای مقابله با کرم‌های کامپیوتری پیش گیرند.نظر به اینکه طبق آمار رسیده سرعت انتشار این
گیرند.نظر به اینکه طبق آمار رسیده سرعت انتشار این کرم‌ها در شبکه‌ها به اندازه‌ای بالا بود که با روش‌های دستی نمی‌توانستند آن را کنترل کنند، لازم بود که با روش‌های خودکار به مقابله بپردازند. برای پیاده‌سازی برنامه‌های خودکار برای مقابله با انتشارکرم‌ها لازم است که نحوهٔ انتشار آن‌ها مدل شده و سپس راه‌حل‌هایی ارائه شود. به این منظور به دو مدل انتشارSimple propagation Model و Kermak-MCkendric اشاره نمودیم. در روش‌های جلوگیری از انتشار کرم‌ها ابتدا میزبان‌هایی که رفتارهای مشکوک از خود بروز می‌دهند توسط
که رفتارهای مشکوک از خود بروز می‌دهند توسط سیستم‌های تشخیص ناهنجاری مشخص می‌شوند. سیستم‌های تشخیص ناهنجاری به این صورت عمل می‌کنند که اگر در رفتارهای میزبان مواردی را مشاهده کردند که احتمال حضور کرم در ان برود نسبت به آن هشدار می‌دهند. مشکلی که در عملکرد این سیستم‌ها وجود دارد این است که درصد خطای آن‌ها زیاد است، یعنی هشدار آن‌ها برای بسیاری از میزبان‌ها بی‌مورد است. بنابراین اگر برطبق هشدارهای آن‌ها عمل کرده و همهٔ میزبان‌های مشکوک را حذف کنیم، بسیاری از میزبان‌های سالمی که به اشتباه در مورد آن‌ها هشدار
میزبان‌های سالمی که به اشتباه در مورد آن‌ها هشدار داده شده نیز حذف می‌شوند . در غیر این صورت اگر بخواهیم همهٔ میزبان‌ها را ابتدا توسط بخش امنیتی بررسی کنیم، بسیاری از میزبان‌های سالم معطل می‌مانند.برای جلوگیری از موارد شرح داده شده از روش قرنطینهٔ پویا استفاده می‌کنیم. در روش قرنطینهٔ پویا میزبان‌هایی که در مورد انها هشدار داده شده در قرنطینه قرار می‌گیرند ولی پس از مدت زمان کوتاهی، حتی اگر هنوز توسط بخش امنیتی بازرسی نشده‌اند آزاد می‌شوند. به این ترتیب میزبان‌های سالم خیلی معطل نمی‌شوند. روش قرنطینهٔ پویا
سالم خیلی معطل نمی‌شوند. روش قرنطینهٔ پویا سرعت انتشار کرم‌ها را کاهش می‌دهد و اجازهٔ کشف کرم‌های بیشتری را به ما می‌دهد. کرم چیست؟. کرمها برنامه‌ها مخربی هستند که به‌طور خودگردان و خودکار در شبکه‌ها و از جمله اینترنت منتشر می‌شوند و اغلب آن‌ها از طریق ایمیل منتشر می‌شوند . معمولاً این برنامه‌های مخرب با سوءاستفاده از باگ روی برنامه‌ها شیوع پیدا کنند. کرم‌ها می‌توانند اقدامات پیشگیرانه امنیتی نظیر دیواره‌های آتش و سیستم‌های حفاظتی را نادیده و اهداف خود را دنبال نمایند.[۱] کرم‌ها و ویروس‌ها در مقایسه با
دنبال نمایند.[۱] کرم‌ها و ویروس‌ها در مقایسه با گذشته با سرعت به مراتب بیشتری اقدام به خرابی سیستم‌های آسیب پذیر نموده و در این راستا نسخه هائی از خود را برای اکثر سیستم‌های فوق، توزیع و منتشر می‌نمایند. معیارهای مؤثر بر سرعت انتشار کرم‌ها. تست‌های اولیه‌ای بر روی مجموعه‌های ساده شده و با جایگشت‌های تصادفی میزبان‌ها انجام شد، این تست نشان داد که گراف انتشار کرم‌های رایج با سرعت کمی آغاز شده و تا رسیدن به رشد نهایی ادامه می‌یابد و در نهایت به حالت اشباع می‌رسد، همچنین مشاهده می‌شود که سرعت آلوده‌سازی غالباً
همچنین مشاهده می‌شود که سرعت آلوده‌سازی غالباً تا وقتی که به ٪۵۰ حالت اشباع برسد بالا می‌رود[۱] .(شکل ۱) این مشاهدات، نتایجی را برای گسترش سیستم‌های تشخیص و هشدار دهنده در بر دارد . تاُثیر تعداد سیستم‌های آلودهٔ اولیه. مذاکرات مختلف در مورد طراحی کرمهای پیشرفته، آلوده کردن قبلی تعداد زیادی از سیستم‌های موجود را به عنوان گامی مؤثر در سرعت بخشیدن به انتشار کرم می‌شمارد . داده‌های به دست آمده نشان می‌دهد که اگر تفاوت زیادی در تعداد سیستم‌هایی که از ابتدا آلوده شده بودند نباشد، تفاوت زیادی در انتشار آن‌ها دیده
شده بودند نباشد، تفاوت زیادی در انتشار آن‌ها دیده نمی‌شود . از اآنجایی که آلوده کردن اولیهٔ تعداد زیادی از میزبان‌ها احتمال کشف شدن کرم را بالا می‌برد، این استراتژی چندان جالب به نظر نمی‌رسد. بنابراین می‌توانیم نتیجه بکیریم که حداقل در مورد انتشار به صورت تصادفی هر گونه تلاشی برای آلوده کردن سیستم‌ها قبل از انتشار کرم فقط به هدر دادن وقت است. یک کرم قادر است به خوبی و با سرعت از یک یا چند سیستم معدود منتشر شود . احتمال شناسایی کرم در زمان آغاز انتشار که سرعت آن کم است چون تعداد سیستم‌های آلوده شده کم
سرعت آن کم است چون تعداد سیستم‌های آلوده شده کم می‌باشد و اثرات جانبی انتشار کمتر از آن است که بتواند هشدار دهنده‌ها را فعال سازد . کم کردن مهلت‌های زمانی. از آنجاییکه ٪۷۰فضای آدرس بدون استفاده یا برون خط هستند ارتباطاتی که می‌خواهند به این سیستم‌ها متصل شوند بدون جواب خواهند ماند و سوکت قبل از اینکه سیستم دیگری بررسی شود منتظر می‌ماند تا مهلت زمانی ارتباط قبلی پایان پذیرد . حداقل وقتی که کرم از ارتباطات Top استفاده می‌کند این اتفاق می‌افتد . این مهلت‌های زمانی بیشترین فاکتورهای زمانی هستند، زیرا مهلت
زمانی بیشترین فاکتورهای زمانی هستند، زیرا مهلت زمانی بیشتر از زمان انتقال است حتی برای کرمی با حد کد بسیار زیاد که در یک شبکه با سرعت بسیار کم در حال انتشار است، کاملاً قابل مشاهده‌است چرا که کاهش سرعت زمانی تاًثیر بسزایی در افزایش سرعت کرم دارد . کاهش مهلت زمانی از ۳۰ ثانیه به ۱۵ ثانیه ( در حالی که تعداد میزبان‌های از قبل آلوده شده تغییر نکرده و همان ۵ عدد است ) موجب سرعت بخشیدن به انتشار کرم می‌شود. قابلیت پردازش موازی. کاوش در فضای آدرس بیشترین زمان را در انتشار یک کرم مصرف می‌کند . بنابراین بهبود
را در انتشار یک کرم مصرف می‌کند . بنابراین بهبود بخشیدن روش‌های جستجو در سرعت بخشیدن به انتشار کرم بسیار مؤثر است. [۲] بررسی کردن یک قربانی بالقوه، منتظر ماندن برای اتمام یک مهلت زمانی طولانی، زمانی بهینه سازی می‌شود که میزبان‌های همهٔ کرم‌ها قادر باشند چندین ارتباط به صورت هم‌زمان برقرار کنند . همهٔ کرم‌هایی که اخیراً به وجود آمده‌اند از پردازش موازی استفاده می‌کنند . ترکیب پردازش موازی و کاهش مهلت زمانی. دو الگوریتم پردازش موازی و کاهش مهلت زمانی که در بین الگوریتم‌هایی که تاکنون توصیف شده‌اند بیشترین
بین الگوریتم‌هایی که تاکنون توصیف شده‌اند بیشترین کارایی را دارند و به راحتی با هم ترکیب می‌شوند. کرم‌هایی که هم‌زمان از دو تکنیک پردازش موازی و کاهش مهلت زمانی استفاده می‌کنند فقط در مدت ۳۰ دقیقه به حالت اشباع می‌رسند .در بهترین حالت انتشار این کرم می‌تواند ۳۰۰۰۰ سیستم را در هر دقیقه آلوده کند .این شبیه سازی ساده هنوز بعضی مسائل مانند محدودیت‌های پهنای باند که می‌تواند از سرعت انتشار کرم بکاهد را در نظر نگرفته‌است.در این شبیه‌سازی هر میزبان بیشتر از ۱۰ جستجوگر ارسال می‌کتد که شرط سنگینی برای بسیاری از
جستجوگر ارسال می‌کتد که شرط سنگینی برای بسیاری از شبکه‌ها می‌باشد . روشی برای مقابله با انتشار کرم‌ها. به علت قابلیت پخش سریع کرم‌های اینترنتی و خسارات فراوانی که وارد می‌کنند لازم است تا از سیستم‌های مقابلهٔ خودکار ی مانند قرنطینهٔ پویا بر روی شبکه‌های کامپوتری پیاده‌سازی کنیم.[۳]با الهام گرفتن از روشهایی که در دنیای واقعی برای کنترل بیماری‌های مسری استفاده می‌شوند روشی را برای قرنطینهٔ پویا که بر پایهٔ اصل «قبل از اثبات بی‌گناهی فرض را بر گناهکار بودن بگذار» ارائه می‌کنیم. در صورتی‌که یک گره میزبان از
ارائه می‌کنیم. در صورتی‌که یک گره میزبان از شبکه رفتاری مشکوک از خود بروز دهد به وسیلهٔ مسدود کردن ترافیکی که روی پورت مخطی وجود دارد آن را در قرنطینه قرار می‌دهیم و پس از مدت زمان کوتاهی هر چند ان گره به وسیلهٔ بخش امنیتی بازرسی نشده باشد آن را از قرنطینه آزاد می‌کنیم . مقابلهٔ خودکار با کرم‌هایی که از قبل شناسایی سده‌اند کار دشواری نیست. دیواره‌های آتش و مسیر یاب‌ها می‌توانند محتوای بسته‌ها را با امضای کرم‌های شناسایی شده مطابقت دهند، سپس می‌توان بستهٔ مربوط به کرم را پس از اینکه از طرف مسیر یاب یا
مربوط به کرم را پس از اینکه از طرف مسیر یاب یا دیوارهٔ آتش دارندهٔ امضای کرم شناخته شد از بین برد. [۳]با وجود اینکه هیچ امضای خاصی برای کرم‌های شناخته نشده وجود ندارد با تکیه بر روش‌های یافتن ناهنجاری مبتنی بر رفتار سعی می‌کنیم تا کرم را شناسایی کنیم.چالش بزرگی که امروزه برای مقابلهٔ خودکار وجود دارد این است که روش‌های رایج مبتنی بر رفتار برای یافتن ناهنجاری با نرخی بیش از آنچه که در واقعیت است هشدار خطا می‌دهند. اگر به این روش‌ها تکیه کنیم و بر اساس آن به مسدود کردن کامپوترها و ارتباطاتی که در مورد آن‌ها
مسدود کردن کامپوترها و ارتباطاتی که در مورد آن‌ها هشدار داده شده بپردازیم ممکن است خیلی از کامپیوترهای سالم و ارتباطات قانونی نیز بسته شوند و در صورتی که بخواهیم پس از بازرسی این کامپوترها و ارتباطات توسط بخش امنیتی و اطمینان از سالم بودن آن‌ها را آزاد کنیم، بسیاری از میزبان‌های سالم به علت بازرسی دستی و بسیار کند برای مدت طولانی مسدود می‌شوند.[۳] پس ما چگونه می‌توانیم با استفاده از سیستم‌های کشف ناهنجاری ناقص یک سیستم مقابلهٔ خودکار علیه کرم‌هایی که سرعت انتشار بالایی دارند بسازیم؟ با الهام گرفتن از
انتشار بالایی دارند بسازیم؟ با الهام گرفتن از روشهایی که در دنیای واقعی برای کنترل بیماری‌های مسری استفاده می‌شوند روشی را برای قرنطینهٔ پویا که بر پایهٔ اصل «قبل از اثبات بی‌گناهی فرض را بر گناهکار بودن بگذار» ارائه می‌دهیم. این روش قرنطینهٔ پویا می‌تواند فشار منفی ناشی از هشدارهای زیادی که سیستم‌های تشخیص دهندهٔ ناهنجاری کرم دارند را آرامتر کند.[۳] ما هر میزبانی زا که رفتار آن مشکوک باشد را قرنطینه کرده و پس از مدت زمان کوتاهی آن را به صورت خودکار آزاد می‌کنیم. اگر برنامهٔ تشخیص ناهنجاری کرم که ما در
می‌کنیم. اگر برنامهٔ تشخیص ناهنجاری کرم که ما در سیستم استفاده کردیم بتواند مشخص کند که کدام پورت فعالیت‌های مشکوک دارد آنگاه قرنطینه به این معنی است که ما فقط ترافیک مربوط به آن پورت را مسدود می‌کنیم بدون اینکه به اطلاعات پورت‌های دیگر کاری داشته باشیم. هرگاه در رابطه با یکی از میزبان‌ها هشدار داده شد بخش امنیتی سیستم به سرعت به بازرسی آن می‌پردازد.برای اینکه از درگیر کردن شدید فعالیت‌های نرمال بپزهیزیم، پس از مدت کوتاهی اگر چه میزبان هنوز توسط بخش امنینی بازرسی نشده باشد آنر ا از قرنطینه آزاد می‌کنیم. با
نشده باشد آنر ا از قرنطینه آزاد می‌کنیم. با این روش میزبانی که به اشتباه قرنطینه شده ( سیستم به شتباه در مورد آن هشدار داده) خیلی معطل نمی‌شود.در اینجا بحث ما در مورد نحوهٔ بهبود دادن سیستم‌های کشف ناهنجاری نیست . دوش ناهنجاری پویا که ارئه می‌دهیم می‌تواند بر روی هر سیستم ناهنجاری کرم ساخته شود. فرض می‌شود که سیستم‌های تشخیص ناهنجاری کرم هر کدام دارای مثبت کاذب و منفی کاذب خاصی هستند. به عنوان اولین قدم در این مسیر در اینجا موردی را بررسی می‌کنیم که زمان قرنطینه و آستانهٔ مربوط به تشخیص ناهنجاری کرم ثابت
و آستانهٔ مربوط به تشخیص ناهنجاری کرم ثابت هستند. ما انتشار یک کرم را تحت این روش قرنطینهٔ پویا به صورت ریاضی آنالیز می‌کنیم و مدل‌های کرم را که از دو مدل سرایت قدیمی اتخاذ شده را ارائه می‌کنیم. مدل‌های قدیمی انتشار کرمها. ویروس‌ها و کرم‌های کامپیوتری در رفتارهایی نظیر خود همتاسازی و انتشار به ویروس‌های موجود در طبیعت شباهت دارند. بنابراین تکنیک‌های ریاضی که برای مطالعه بر روی بیماری‌های مسری ایجاد شده بود می‌تواند برای استفاده در مطالعه بر روی ویروس‌های کامپیوتری و انتشار کرم‌ها تطبیق داده شود. در حوزهٔ
و انتشار کرم‌ها تطبیق داده شود. در حوزهٔ علم امراض مسری هر دو مدل غیر قطعی و قطعی برای مدل کردن نحوهٔ انتشار بیماری‌های مسری وجود دارد. [۸] مدل‌های غیر قطعی برای سیستم‌های با مقیاس کوچک که حرکات ویروس‌ها در آن ساده‌است مناسب است. مدل‌های قطعی برای سیستم‌های با مقیاس بزرگ مناسب هستند. [۸] وقتی که ما چگونگی انتشار یک کرم اینترنتی را مدل می‌کنیم، در واقع یک شبکهٔ بسیار بزرگ با هزاران کامپیوتر را در نظر می‌گیریم. بنابراین ما در این جا فقط مدل قطعی را در نظر می‌گیریم.در این بخش ابتدا دو مدل قدیمی مسری را معرفی
این بخش ابتدا دو مدل قدیمی مسری را معرفی می‌کنیم که بطور وسیعی توسط بسیاری از محققان برای برای مطالعهٔ نحوهٔ انتشار کرم‌های اینتر نتی مورد استفاده واقع شد. [۱۳٬۱۲٬۱۱٬۱۰٬۹] در مدل‌های مربوط به علم امراض مسری میزبان‌هایی که برای آن مرض ارزشمند به حساب می‌آیند با عنوان میزبان‌های مستعد به حساب می‌آیند. میزبان‌هایی که آلوده شده‌اند و می‌توانند دیگران را هم آلوده سازند میزبان‌های آلوده شده یا مسری نامیده می‌شوند.میزبان ایی که مصون هستند یا مرده‌اند و دیگر نمی‌توانند آلوده شوند میزبان‌های از بین رفته نامیده
آلوده شوند میزبان‌های از بین رفته نامیده می‌شوند. در اینجا نیز ما از همین نامها برای مدل کردن کرم‌های کامپیوتر استفاده می‌کنیم.در آغاز انتشار کرم سیستمی که مورد نظر است فقط از میزبان‌هایی که مستعد آلودگی هستند یا آلوده شده‌اند تشکیل شده‌است. به بیان دیگر ما از دیگر میزبان‌ها که ارتباطی با کرم ندارند و بر انتشار کرم‌ها بی تأثیرند چشم پوشی می‌کنیم. مدل سرایت ساده. مدل مسری ساده فرض می‌کند که هر میزبان در یکی از دو حالت مستعد آلوده شدن و آلوده شده قرار می‌گیرد. علاوه بر این این مدل می‌پندارد که وقتی یک میزبان
علاوه بر این این مدل می‌پندارد که وقتی یک میزبان بو سیلهٔ یک ویروس آلوده شد برای همیشه در حالت آلوده شده باقی می‌ماند. بنابراین یک میزبان فقط یک نوع انتقال حالت می‌تواند داشته باشد : از حالت «مستعد برای آلوده شدن» به حالت «آلوده شده». [۸] نماد I(T) را به عنوان میزبان‌های آلوده شده در لحظه یt ، N را به عنوان تعداد کل میزبان‌های موجود در سیستم و S(T) = N-I(t) را به عنوان تعداد میزبان‌های مستعد آلوده شدن در لحظهٔ t در نظر بگیرید. این مدل فرض می‌کند که سیستم همگن است یعنی هر کدام از میزبان‌ها شانس یکسانی برای
است یعنی هر کدام از میزبان‌ها شانس یکسانی برای تماس با دیگر میزبان‌ها دارد. بنابراین تعداد تماس‌ها بین میزبان‌های آلوده شده و میزبان‌های مستعد آلوده شدن متناسب است با S(t)I(t) .در نتیجه مدل مسری قدیمی و ساده برای تعداد محدود برابر است با : dI(t)/dt = βI(t)S(t) = βI(t)[N − I(t)] (۱) که β در آن سرعت سرایت کردن بین از یک میزبان به میزبان دیگر است. [۸] در t=۰، میزبان‌هایی که در مجموعهٔ (I(۰ قرار می‌گیرند آلوده به کرم هستند و بقیهٔ میزبان‌ها یعنی (S(۰)= N-I(۰ مستعد برای آلوده شدن هستند. α = βN (۲ را به عنوان
مستعد برای آلوده شدن هستند. α = βN (۲ را به عنوان سرعت آلوده شدن به کرم‌ها در نظر می‌گیریم. این متوسط تعداد سرکشی‌هایی است که یک میزبان آلوده می‌تواند به کل N میزبان موجود در یک واحد زمانی داشته باشد. ( تعداد سرکشی‌هایی که یک میزبان آلوده می‌تواند در اینترنت داشته باشد بسیار بیشتر از این مقدار است. ) مدل سرایت عمومی : Kermack-Mckendrick Epidemic Model. مدل Kermack-Mckendrick فرایند حذف در رابطه با میزبان‌های آلوده شده را در نظر می‌گیرد. در طول دورهٔ سرایت یک آلودگی مسری، بعضی از میزبان‌ها بهبود می‌یابند یا
آلودگی مسری، بعضی از میزبان‌ها بهبود می‌یابند یا می‌میرند و در هر دو حالت دیگر در مقابل آن آلودگی مصون هستند. بنابراین در این مدل هر میزبان می‌تواند در سه حالت قرار گیرد : “مستعد برای آلودگی” ،” آلوده شده” و “حذف شده ”. یک میزبان هم می‌تواند انتقالی از حالت مستعد برای آلوده شدن به حالت آلوده شده و سپس به حالت حذف شده، داشته باشد و هم می‌تواند برای همیشه در حالت مستعد برای آلودگی باقی بماند. U(t) را به عنوان تعداد میزبان‌های حذف شده از کل میزبان‌هایی که در گذشته در زمان t آلوده شده بودند در نظر بگیرید. بر
گذشته در زمان t آلوده شده بودند در نظر بگیرید. بر اساس مدل سرایتی ساده (۱) مدل Kermack-Mckendrick به صورت زیر است. dI(t)/dt = βI(t)S(t) − γI(t) (۳ dU(t)/dt = γI(t) N = I(t) + U(t) + S(t) که در آن γ سرعت حذف شدن میزبان‌های الوده‌است. ρ را به صورت مقابل تعریف می‌کنیم : (۴) ρ = γ / β نتیجهٔ مهمی که از مدل Kermack-Mckendrick بدست می‌آید تئوری آستانهٔ سرایت است : شیوع اصلی و کلان فقط و فقط هنگامی رخ می‌دهد که تعداد اولیهٔ میزبان‌های مستعد ρ S(۰)&gt; باشد. به همین دلیل ما ρ را به عنوان آستانهٔ سرایت در نظر
همین دلیل ما ρ را به عنوان آستانهٔ سرایت در نظر می‌گیریم.درک این تئوری کار سختی نیست، می‌توان از فرمول (۳) نتیجه گرفت که dI(t)/dt&lt;۰ (۵ t&gt; ۰ اگر و فقط اگر (ρ &lt;S(۰. روش قرنطینهٔ پویا. طی خودکارسازی روش‌های مقابله با کرم‌ها، وقتی تشخیص داده می‌شود که یک میزبان آلوده شده می‌توان سریعاً آن را از بقیه جدا کرد و در قرنطینه قرار داد. این کار توسط برنامهٔ تشخیص کرم‌ها در چند ثانیه یا حتی چند میلی ثانیه انجام می‌شود.در این راه عملیات دفاعی می‌تواند به سرعت آلوده‌سازی سریع ویروس‌ها برسد و علیه انتشار کرم‌ها
سریع ویروس‌ها برسد و علیه انتشار کرم‌ها عمل نماید. برای کرم‌های ناشناخته تنها راهی که داریم این است که از روش‌های تشخیص ناهنجاری برای مشخص کردن آلوده یا سالم بودن یک میزبان استفاده کنیم.روش‌های تشخیص ناهنجاری همواره ممکن است که به اشتباه هشدار دهند. اگر نرخ هشدارهای اشتباهی که سیستم تشخیص ناهنجاری به ما می‌دهد به نسبت زیاد باشد و اصرار داشته باشیم که هر کدام از میزبان‌های مشکوکی که در مورد آن‌ها هشدار داده شده به صورت دستی توسط بخش امنیتی بازرسی شوند و بعد از آن از قرنطینه آزاد شود، آنگاه بسیاری از
و بعد از آن از قرنطینه آزاد شود، آنگاه بسیاری از میزبان‌های سالم به مدت طولانی در قرنطینه گرفتار می‌شوند. این نوع قرنطینه به شدت مزاحم کار فعالیت‌های نرمال است و این دلیل آن است که مردم برای پیاده‌سازی سیستمی که اثرات کرم‌ها را کاهش دهد و با آن مقابله کند تردید به خود راه می‌دهند. [۳] روش قرنطینهٔ پویا با پیش‌فرض آلوده بودن میزبان‌ها. به علت این که کرم‌ها در زمینهٔ انتشار مانند بیما ری‌های مسری در دنیای واقعی عمل می‌کنند. بنابراین ما می‌توانیم از تجربیاتی که برای کنترل بیماری‌های مسری در طبیعت بدست آمده
که برای کنترل بیماری‌های مسری در طبیعت بدست آمده برای کنترل کرم‌های کامپیوتری استفاده کنیم. برای بیماری‌هایی که بسیار مسری هستند و به راحتی تشخیص داده نمی‌شوند مانند بیماری سارس، مردم قرنطینهٔ شدیدتری را در نظر می‌گیرند. اگر کسی رفتاری از خود نشان دهد که علائم آن بیماری را در بر بگیرد باید به سرعت قرنطینه شود. در آن صورت شخص تا وقتی که دورهٔ نهفتگی بیماری به پاین نرسیده و تا وقتی که علائم دیگری از بیماری در شخص دیده می‌شود در قرنطینه باقی می‌ماند.اگر بیماری از خطر سرایت بییشتر برخوردار باشد یا اینکه دامنهٔ